Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Alfanous - Quranic Search Engine

de Alfanous-teamversión 1.9.4i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Alfanous-team/alfanous

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Search and explore the Holy Qur'an with Arabic text, transliteration, and advanced search support.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add alfanous -- uvx alfanous3-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "alfanous": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "alfanous": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alfanous3-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Alfanous-team, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5727 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 17% de los otros 5727 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5727 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Alfanous - Quranic Search Engine?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.9.4) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

Up-to-date docs for AI agents

de upstashMuy usado↓ 972,7 mil/sem★ 64,2 milActualizado anteayer

Computadora o nube

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

de DeusDataMuy usado↓ 18 mil/sem★ 48,1 milActualizado hace 22 días

Se ejecuta en tu computadora

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

de exa-labsMuy usado★ 5,2 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en la nube✓ exa.ai

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Alfanous API

Alfanous is a Quranic search engine API that provides simple and advanced search capabilities for the Holy Qur'an. It enables developers to build applications that search through Quranic text in Arabic, with support for Buckwalter transliteration, advanced query syntax, and rich metadata.

Features

  • Powerful Search: Search Quranic verses with simple queries or advanced Boolean logic
  • Arabic Support: Full support for Arabic text and Buckwalter transliteration
  • Rich Metadata: Access verse information, translations, recitations, and linguistic data
  • Flexible API: Use as a Python library or RESTful web service
  • Faceted Search: Aggregate results by Sura, Juz, topics, and more
  • Multiple Output Formats: Customize output with different views and highlight styles

Quickstart

Installation

Install from PyPI using pip:

$ pip install alfanous3
Basic Usage
Python Library
>>> from alfanous import api

Simple search for a word

>> api.search(u"الله")

Advanced search with options

>> api.do({"action": "search", "query": u"الله", "page": 1, "perpage": 10})

Search using Buckwalter transliteration

>> api.do({"action": "search", "query": u"Allh"})

Get suggestions

>> api.do({"action": "suggest", "query": u"الح"})

Correct a query

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Get metadata information

>> api.do({"action": "show", "query": "translations"})

Web Service

You can also use the public web service:

  • Search: http://alfanous.org/api/search?query=الله
  • With transliteration: http://alfanous.org/api/search?query=Allh

Or run your own web service locally (see alfanous_webapi).

Quick Examples

Search for phrases:

>>> api.search(u'"الحمد لله"')

Boolean search (AND, OR, NOT):

>>> api.search(u'الصلاة + الزكاة')    # AND

>> api.search(u'الصلاة | الزكاة') # OR

>> api.search(u'الصلاة - الزكاة') # NOT

Fielded search:

>>> api.search(u'سورة:يس')           # Search in Sura Yasin

>> api.search(u'سجدة:نعم') # Search verses with sajda

Wildcard search:

>>> api.search(u'*نبي*')             # Words containing "نبي"

Faceted search (aggregate by fields):

>>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"الله", ... "facets": "sura_id,juz" ... })

Documentation

API Reference
Core Functions
  • api.search(query, **options) - Search Quran verses
  • api.do(params) - Unified interface for all actions (search, suggest, show, list_values, correct_query)
  • api.correct_query(query, unit, flags) - Get a spelling-corrected version of a query
  • api.get_info(category) - Get metadata information

The underlying Raw output engine is exposed as Engine in alfanous.api (and re-exported from alfanous directly). Use it as a context manager to ensure index resources are properly released:

from alfanous.api import Engine

or equivalently:

from alfanous import Engine

with Engine() as engine: result = engine.do({"action": "search", "query": u"الله"})

Search Parameters

Common parameters for api.do() with action="search":

  • query (str): Search query (required)
  • unit (str): Search unit - "aya", "word", or "translation" (default: "aya")
  • page (int): Page number (default: 1)
  • perpage (int): Results per page, 1-100 (default: 10)
  • sortedby (str): Sort order - "score", "relevance", "mushaf", "tanzil", "ayalength" (default: "score")
  • reverse (bool): Reverse the sort order (default: False)
  • view (str): Output view - "minimal", "normal", "full", "statistic", "linguistic" (default: "normal")
  • highlight (str): Highlight style - "css", "html", "bold", "bbcode" (default: "css")
  • script (str): Text script - "standard" or "uthmani" (default: "standard")
  • vocalized (bool): Include Arabic vocalization (default: True)
  • translation (str): Translation ID to include
  • recitation (str): Recitation ID to include (1-30, default: "1")
  • fuzzy (bool): Enable fuzzy search — searches both aya_ (exact) and aya (normalised/stemmed) fields, plus Levenshtein distance matching (default: False). See Exact Search vs Fuzzy Search.
  • fuzzy_maxdist (int): Maximum Levenshtein edit distance for fuzzy term matching — 1, 2, or 3 (default: 1, only used when fuzzy=True).
  • facets (str): Comma-separated list of fields for faceted search
  • filter (dict): Filter results by field values

For a complete list of parameters and options, see the detailed documentation.

Advanced Features
Exact Search vs Fuzzy Search

Alfanous provides two complementary search modes that control which index fields are queried.

Exact Search (default — fuzzy=False)

When fuzzy search is off (the default), queries run against the `aya_` field, which stores the fully-vocalized Quranic text with diacritical marks (tashkeel) preserved. This mode is designed for precise, statistical matching:

  • Diacritics in the query are significant — مَلِكِ and مَالِكِ are treated as different words.
  • No stop-word removal, synonym expansion, or stemming is applied to the query.
  • Ideal when you need exact phrase matches, reproducible result counts, or statistical analysis.
# Default exact search — only the vocalized aya_ field is used

>> api.search(u"الله")

>> api.search(u"الله", fuzzy=False)

Phrase match with full diacritics

>> api.search(u'"الْحَمْدُ لِلَّهِ"')

Fuzzy Search (fuzzy=True)

When fuzzy search is on, queries run against both the aya_ field (exact matches) and the aya field (a separate index built for broad, forgiving search). At index time the aya field is processed through a richer pipeline:

  1. Normalisation — shaped letters, tatweel, hamza variants and common spelling errors are unified.
  2. Stop-word removal — high-frequency function words (e.g. مِنْ، فِي، مَا) are filtered out so they do not dilute result relevance.
  3. Synonym expansion — each token is stored together with its synonyms, so a query for one word automatically matches equivalent words.
  4. Arabic stemming — words are reduced to their stem using the Snowball Arabic stemmer (via pystemmer), so different morphological forms of the same root match each other.

No heavy operations are performed on the query string at search time; all the linguistic enrichment lives in the index.

Additionally, for each Arabic term in the query, a Levenshtein distance search is performed against the aya_ac field (unvocalized, non-stemmed). This catches spelling variants and typos within a configurable edit-distance budget controlled by fuzzy_maxdist.

# Fuzzy search — aya_ (exact) + aya (normalised/stemmed) + Levenshtein distance on aya_ac

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True)

Increase edit distance to 2 to tolerate more spelling variation

>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True, fuzzy_maxdist=2)

Via the unified interface

>> api.do({

... "action": "search", ... "query": u"مؤمن", ... "fuzzy": True, ... "fuzzy_maxdist": 1, ... "page": 1, ... "perpage": 10 ... })

fuzzy_maxdistBehaviour
1 (default)Catches single-character insertions, deletions, or substitutions
2Broader tolerance — useful for longer words or noisy input
3Maximum supported — use with care as recall increases significantly

Fuzzy mode is particularly useful when:

  • The user does not know the exact vocalized form of a word.
  • You want morphologically related words to appear in the same result set (e.g. searching *كتب* also surfaces *كتاب*, *كاتب*, *مكتوب*).
  • You want synonym-aware retrieval without writing explicit OR queries.

Note: pystemmer must be installed for stemming to take effect (pip install pystemmer). If the package is absent the stem filter degrades silently to a no-op, leaving normalisation and stop-word removal still active.

List Field Values

list_values returns every unique indexed value for a given field. Use it to discover the full vocabulary of searchable fields — for example, all available translation identifiers, part-of-speech tags, or root words — before composing a query.

# Get all unique root values in the index

>> api.do({"action": "list_values", "field": "root"})

Returns: {"list_values": {"field": "root", "values": [...], "count": N}}

Discover all indexed translation IDs

>> api.do({"action": "list_values", "field": "trans_id"})

Discover all part-of-speech categories for word search

>> api.do({"action": "list_values", "field": "pos"})

Retrieve all indexed lemmas on demand (replaces the former show/lemmas)

>> api.do({"action": "list_values", "field": "lemma"})

Parameters:

  • field (str): The name of the indexed field whose unique values you want (required).

Return value:

A dictionary with a list_values key containing:

  • field — the requested field name.
  • values — sorted list of unique non-empty indexed values.
  • count — length of the values list.
Query Correction

correct_query() uses Whoosh's built-in spell-checker to compare each term in the query against the index vocabulary and replace unknown terms with the closest known alternative. When the query is already valid (all terms appear in the index) the corrected value in the response is identical to the original input.

# Correct a query via the dedicated function

>> api.correct_query(u"الكتاب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتاب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Correct a misspelled / out-of-vocabulary term

>> api.correct_query(u"الكتب")

Returns:

{"correct_query": {"original": "الكتب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}

Via the unified interface

>> api.do({"action": "correct_query", "query": u"الكتب", "unit": "aya"})

Parameters:

  • query (str): The raw query string to correct (required).
  • unit (str): Search unit — currently only "aya" is supported; other units return None (default: "aya").
  • flags (dict): Optional dictionary of additional flags.

Return value:

A dictionary with a correct_query key containing:

  • original — the input query string as provided.
  • corrected — the corrected query string; identical to original when no correction is needed.
Query Syntax

Alfanous supports advanced query syntax:

  • Phrases: Use quotes - "الحمد لله"
  • Boolean AND: Use + - الصلاة + الزكاة
  • Boolean OR: Use | - الصلاة | الزكاة
  • Boolean NOT: Use - - الصلاة - الزكاة
  • Wildcards: Use * for multiple chars, ? for single char - *نبي*, نعم؟
  • Fielded Search: Use field name - سورة:يس, سجدة:نعم
  • Ranges: Use [X الى Y] - رقم_السورة:[1 الى 5]
  • Partial Vocalization: Search with some diacritics - آية_:'مَن'
  • Derivation (stem): Use > - >رحيم (searches aya_stem — corpus-derived stem)
  • Derivation (lemma): Use >> - >>رحيم (searches aya_lemma — all inflections of the same lexeme)
  • Derivation (root): Use >>> - >>>ملك (searches aya_root — all words from the same root)
  • Tuples: Use {root,type} - {قول،اسم}
Derivation-Level Search

Control how broadly the search expands morphologically using the derivation_level parameter:

LevelValueIndex fieldDescription
0"word"ayaExact match only (default)
1"stem"aya_stemCorpus-derived stem — words sharing the same morphological stem
2"lemma"aya_lemmaCorpus lemma — all inflections of the same lexeme

| 3 | "root" | `aya_root

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

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